DevOps инженер (ML-платформа)( ФЛАУВАУ ) (в архиве)

25 Ноября

Партнерские Вакансии

Компания "ФЛАУВАУ"

Flowwow — это маркетплейс цветов и подарков. У нас продают более 15 тысяч селлеров в 1200+ городах России и мира. Платформа позволяет из любой точки мира заказать, оплатить и отследить доставку цветов, тортов, десертов, комнатных растений, декора, украшений, картин и других товаров.

Мы — аккредитованная IT-компания: создаем качественный и удобный сервис, который делает счастливыми тысячи людей по всему миру. С 2021 года показываем уверенный рост х2 по большинству показателей, в том числе по темпам расширения команды.

В 2024 году вошли в Топ-20 лучших работодателей, по версии HeadHunter (средние компании).

Мы ищем DevOps-инженера, который в первую очередь силён в работе с высоконагруженной инфраструктурой, а также имеет практический опыт с современным ML-стеком для продакшн-систем.

Что нужно делать:

• Проектировать и создавать комплексную ML-платформу на базе Kubernetes

• Разрабатывать инфраструктуру для непрерывного обучения и развертывания ML-моделей

• Создавать масштабируемые и отказоустойчивые решения для онлайн-инференса моделей

• Настраивать мониторинг работы моделей и дрейфа данных

• Автоматизировать пайплайны машинного обучения от сбора данных до деплоя модели

• Интегрировать ML-платформу с существующими системами (Data Platform на базе S3/Iceberg, Trino, Spark)

• Обеспечивать высокую доступность и низкую задержку сервисов рекомендаций

• Внедрять системы для версионирования данных, моделей и конфигураций

• Разрабатывать решения для A/B тестирования моделей.

Ожидания от кандидата:

• Глубокое понимание масштабирования сервисов в k8s (HPA, лимиты, квоты).

• Опыт проектирования инфраструктуры для сервисов с нагрузкой десятки / сотни тысяч RPS.

• Умение строить резервирование, репликацию и масштабируемые архитектуры.

• Опыт работы с GitOps/ArgoCD/Helm/Terraform.

• Построение пайплайнов для деплоя сервисов и ML-моделей.

• Практический опыт с MLflow, ClearML, BentoML, Airflow.

• Понимание задач развёртывания и обслуживания inference-сервисов.

• Умение интегрировать ML-сервисы с backend-системами.

Будет плюсом:

• Опыт с Trino, Spark, Iceberg (DLH-архитектуры).

• Оптимизация Python-сервисов под async/highload.

• Знание принципов A/B-тестирования и онлайн-рекомендаций.

Мы предлагаем:

• работу над высоконагруженным сервисом, приносящим пользу сотням тысяч людей;

• удаленную работу или современный комфортный офис в центре Москвы/Санкт-Петербурга;

• компенсацию стоимости техники, которую вы приобретаете для работы;

• компенсацию расходов на занятия спортом;

• расширенное медицинское обслуживание;

• возможность проходить профильное обучение и повышать квалификацию за счет компании, посещать профильные конференции и воркшопы;

• доступ к сервису психологической поддержки;

• корпоративную программу лояльности: персональная скидка на Flowwow + предложения от партнеров;

• развитое внутреннее комьюнити, где можно делиться опытом и навыками в разных сферах, участвовать в играх, мероприятиях и даже в режиме home office чувствовать себя частью команды.

Забота и любовь

Наш продукт основан на желании людей радовать друг друга и быть вместе. Пока любовь жива, у Flowwow будут пользователи.

Развитие и рост

Flowwow быстро развивается и с радостью поддерживает инициативы сотрудников.

Культура взаимопомощи

У нас работают люди, вовлеченные в процесс и небезразличные к тому, что они делают.

Открытость к изменениям

Каждый может проявлять инициативу, предлагать и быстро видеть свой вклад в общий успех.

Благотворительность

Одна из целей Flowwow — помогать людям. Нас объединяют социальная ответственность и готовность участвовать в специальных благотворительных мероприятиях.